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Growth Pick-ups!
102020
|    © PLAID, Inc    |    Confidential 2
Growth Pickups 10月号 目次
ABテストを”up率”や”ゴール率”だけで見ていませんか!?
KARTEのABテストはココが違う!
• ABテストの設計方法
- ABテストで検証する3つの内容
- ABテストを設計・実施する6つのポイント
• KARTEでABテストの結果を見る
- KARTE流ABテストの結果の見方
- 接客詳細画面/配信最適化プラグイン/「効果の分析」タブ/ディメンション軸で分析する
特集:ユーザーを知る機能のご紹介 第3回 ユーザーレポート
• ユーザーレポートの概要
• ユーザーレポートならではのイチオシな使い方をご紹介!
• 知っておくと便利な「セグメント詳細」の便利機能
• ユーザーレポートをもっとご活用いただくために大切なこと
P 3
P 20
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KARTEのABテストはココが違う!
3
KARTEのABテストは
ココが違う!
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KARTEのABテストはココが違う!
4
👉 ABテストの設計方法
  KARTEでABテストの結果を見る
KARTEのABテストはココが違う!
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ABテストとは? ウェブサイト・アプリを改善する手段
ABテストとは、ウェブサイトやアプリを改善する手段の一つです。同じ条件のもと、コンテンツやデザインが異なる2つ以上のパターン
を比べ、目的に対してどちらがより良い反応(CTR、CVR)を得られるかを探るテスト手法です。
KARTEのABテストはココが違う!
来訪しているお客様 ABテスト実施 ABテスト結果
既存パターン
テストパターン
グループA
グループB
5人お問い合わせ
10人お問い合わせ
CVR = 1.0%
CVR = 2.0% 🎉
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KARTEのABテストはココが違う!
ABテストで検証する3つの内容
ABテストで検証する内容は、大きくコンセプトテスト、ワーディングテスト、デザインテストの3つが考えられます。ABテストは、より
高い成果を得るために実施するものです。細かい違いによるパターンでのABテストは、どちらのパターンもほぼ同様、もしくは 差のパ
フォーマンスになることが少なくありません。その施策のパフォーマンスに大きく影響を及ぼすであろう本質的で「実施する意味」があ
るABテストを設計・実施する必要があります。
例えば、訴求内容は同じで記号が「ある・ない」だけや、表記を「お得からおトクに変えるだけ」といった、細部の違いによるABテストでは大きな改善は見込みにくいため、施策
の方向性やパフォーマンスに大きく影響するコンセプトテストからぜひ検証してみましょう!
コンセプト
テスト
デザイン
テスト
施策方向性を決める「誰に」「何を」「いつ」「どのよう
に」のいずれかをテストし、お客様の反応を見る
ある施策コンセプトの方向性に沿って、訴求する文言のバリ
エーションでテストし、お客様の反応を見る
ページやバナーのデザインのバリエーションでテストし、お
客様の反応を見る
• A:新規顧客
• A:メリット訴求
• A:メリット①訴求
• A:ランディング時
B:ライト顧客
B:リスク訴求
B:メリット②訴求
B:CV直前時
• A:詳細を見る
• A:ダウンロード資料
• A:あなただけに
B:⃝⃝について詳しく知る
B:お役立ち資料
B:⃝⃝会員様だけに
• A:クリエイティブ①
• A:バナー位置①
B:クリエイティブ②
B:バナー位置②
ABテスト
ワーディング
テスト
ABテストのタイプ 例
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KARTEのABテストはココが違う!
ABテストを設計・実施する6つのポイント👆✨
本質的で「実施する意味」があるABテストとは、どのようなものでしょうか。それはズバリ、より良い成果につながるだけでなく、な
ぜ良かった / 悪かったのか検証でき「学び」があるABテストであるかどうか!以下の6つのポイントを押さえて、「成果」も「学び」を
得られるABテストに仕立てましょう。
1 目的・効果測定指標を決める
2 検証したい仮説を明確にする
3 パターンごとに変える場所は一箇所
4 対象となるサンプルサイズを確保
5 コントロールグループを作る
6 テスト期間を決めておく
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KARTEのABテストはココが違う!
① 目的・効果測定指標を決める
より効果的なABテストを実施するためには、1. どのような問題点・課題に対して、2. 何をどうしたいのか、3. そのためのテスト箇所
はどこか、4. 効果測定の指標は何にするか、という4点を含むABテストの目的について明確にしておくことが重要です。この4点を整理
しておくことで、どのようなABテストにするべきか、ブレないテスト設計がしやすくなります。
ABテストを設計・実施する6つのポイント👆✨
1)問題点・課題は? 2)何をどうしたい? 3)テスト箇所は? 4)効果測定指標は?
アプリで展開している
サービスの利用者数を増やす
アプリダウンロード数を
増やしたい
アプリ紹介ページでの
訴求内容を改善する
アプリダウンロード数
LPの直帰者が多い
直帰せずに、
サイト内回遊を促進したい
オススメの次ページを
レコメンドする
ページ滞在時間、遷移率
申し込みページでの
離脱者が多い
申し込み者を増やしたい フォームの⃝⃝を改善する CVR
LINEを顧客エンゲージメント
を高める場として活用する
クリック率を高めたい
リッチメニューの
ラインナップを改善する
CTR
ABテストの目的(例)
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KARTEのABテストはココが違う!
より良い成果につながるだけでなく、なぜ良かった / 悪かったのか検証でき「学び」があるABテストにするためには、各パターンごとに
明確な仮説を持っておくことが となります。仮説が明確にあることで、なぜそのような結果になったのかを検討し、次の改善につなが
る手がかりを得ることができます。
どういう訴求内容がお客様に刺さり、より会員登録を促進できるのか?
A:乗りたいときにすぐにタクシーに乗れる(ベネフィット訴求)
B:簡単に会員登録可能(会員登録簡易訴求)
訴求内容
Aのベネフィット訴求の方が、クリック率が約35%高かった結果
アプリインストール後の会員未登録ユーザーに、会員登録を促したい
課題
目的
ABテスト活用事例:タクシーが呼べるアプリ
Japan Taxi様
アプリの利用モチベーションの高い「初回起動から1日後のユーザー」に
会員登録を促すプッシュ通知を配信する
施策
検証したい仮説
② 検証したい仮説を明確にする
ABテストを設計・実施する6つのポイント👆✨
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訴求内容 ターゲット CTA
Aパターン
(As Is)
価格訴求 新規顧客 詳細はこちら
Bパターン メリット訴求 全員
いますぐ
チェック!
Cパターン 限定訴求
ロイヤル
カスタマー
お申し込みは
こちら
訴求内容 ターゲット CTA
Aパターン
(As Is)
価格訴求 新規顧客 詳細はこちら
Bパターン メリット訴求 新規顧客 詳細はこちら
Cパターン 限定訴求 新規顧客 詳細はこちら
KARTEのABテストはココが違う!
複数の変更箇所を同時に検証してしまうと、結果の良し悪しに何がポイントとして効いたのか解釈しにくくなります。なぜそのような結
果になったのか「学び」を得るためには、検証する軸が明確になるようパターンごとに変更を加える場所は一箇所にしましょう。
❌ 検証軸が明確でない ⭕ 検証軸が明確
③ パターンごとに変える場所は一箇所
訴求内容、クリエイティブ、ターゲット、CTA(Call To Action)、配信ページ、配信タイミング、テスト実施期間、デバイスなど、検証する軸以外の比較条件をできる限り合わ
せることが、信用性の高いABテスト実施の !
ABテストを設計・実施する6つのポイント👆✨
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KARTEのABテストはココが違う!
ABテストの対象となるサンプル数が少ない場合、特殊な行動をしたお客様のデータが反映されやすくなるため結果に大きな誤差が発生
しやすくなります。一方で、お客様全員にテストすることは現実的ではないことから、統計的に妥当性のある結果を得るために必要十分
な母集団の規模を確保することが必要です。
④ 対象となるサンプルサイズを確保する
BtoB企業を対象にWeb制作を行うベイジ株式会社は、目安として「1日に100以下にしか訪問されないページやクリックされない要素」はABテストに適さないと指摘しています。
また、統計的に妥当な結果を得るために必要なサンプル数について、マーケティングの専門家によって1,000サンプル、5,000サンプルと様々ですが、以下のようなサンプルサイズを
計算するサイトで調べることも可能です。
AパターンCTR = +15% 🎉? BパターンCTR = +10%
→誤差が大きく本当にAの方が良いのか判断できない
🔗 ABテストのサンプルサイズの計算機(CASIO)外部
サイト
サンプルサイズが10人の場合 サンプルサイズが3,000人の場合
ABテストを設計・実施する6つのポイント👆✨
🔗 ABテストの目安(ベイジ株式会社)外部
サイト
AパターンCTR = +13% BパターンCTR = +19% 🎉 
→誤差が小さくBの方が良い ことが確からしい
vs
既存パターン
テストパターン
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KARTEのABテストはココが違う!
コントロールグループとは、ABテストの期間中にあえて何もしないグループのことをいいます。ABテストの結果は、AパターンとBパター
ンの比較ではなく、コントロールグループ(未実施)とテストグループ(A / Bパターン)の比較によって判断する必要があります。こう
することで、ABテストの内容以外でCVに貢献している施策や要素があった場合でも、テストパターン自体が持つパフォーマンスを押し
上げる力を純粋に評価することができます。
ABテスト実施
未実施の場合
コントロールグループ
Aパターン実施の場合
テストグループA
Bパターン実施の場合
テストグループB
=判断基準
パフォーマンス曲線
⑤ コントロールグループを作る
ABテストを設計・実施する6つのポイント👆✨
ABテスト以外の施策・要素による
サイト全体のパフォーマンス押し上げ分
例:広告配信によりCVRがup
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KARTEのABテストはココが違う!
ABテストではどれだけ時間をかけても明確な違いが出ない場合もあるため、予めテスト期間を決めておきましょう。平日・休日やその
他の施策の実施有無によってお客様の行動は変化するため、最低でも1週間はテストを継続することをオススメします。また一方で、AB
テストを長期間継続しているとその差が次第に縮まっていくこともあるので(平均への回帰)、一定のサンプルサイズが確保できてい
て、一ヶ月以上経っても差が見られない場合は、そのテストを中断して別のテストを実施するようにしましょう。
⑥ テスト期間を決めておく
ABテストを設計・実施する6つのポイント👆✨
TEST!
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KARTEのABテストはココが違う!
14
  ABテストの設計方法
👉 KARTEでABテストの結果を見る
KARTEのABテストはココが違う!
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KARTEのABテストはココが違う!
KARTE流ABテストの結果の見方👀
KARTEでは、より高い成果が得られるパターンがどれか?という量的評価と同様に、改善案につなげていくなぜ良かったのか / 悪かった
のか?という質的評価も大事にしています。量的評価・質的評価でお使いいただける機能とその見方についてご紹介します。
量的評価
より高い成果が得られるのは
質的評価
・なぜ良かった / 悪かったのか
・次の改善ポイントは
ABテストを”up率”や”ゴール率”だけで見ていませんか!?
KARTEでABテスト結果を
見る時の大事な視点
ABテスト実施 ABテスト結果
既存パターン
テストパターン
グループA
グループB
5人お問い合わせ
10人お問い合わせ
CVR = 1.0%
CVR = 2.0% 🎉
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信頼度の定義サポート
サイト F ABテストでWin / Loseが出ない場合・先輩KARTE FriendsのノウハウKARTE
Forum
どのパターンがより高い成果があったのか?
接客詳細画面でABテストの量的評価🖋
KARTE流ABテストのやり方
16
KARTEでは、接客サービスに複数アクションを登録すること
でABテストが可能です。ABテストの結果は、接客詳細画面で
クリック率やゴール率をひと目で比較でき、接客サービスの
配信数、ゴール回数、未実施グループとのゴール数差分を統
計的に算出した信頼度も併せて表示されています。
※信頼度が90%以上と高の場合は、コントロールグループである未実施
グループとの比較によりWin / Loseも表示されます。
一定のサンプルサイズが確保できていて、一ヶ月以上経って
もWin / Loseの表示がされない場合、ABテストでパターン分
けをして検証したポイントは、最終的にゴールに影響を及ぼ
さない可能性が高いと考えられるため、そのABテストは終了
とし、次の検証ポイントに関するABテスト実施に向けて動き
出しましょう。
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効果が良くないアクションの配信比率を自動で調整!
配信最適化プラグインを使ってみよう🎉
KARTEのABテストはココが違う!
17
機械学習を用いたアルゴリズム(Thompson Sampling) によ
り、信頼度が高い状態であれば効果の良い(ゴールにより寄
与する)アクションに配信を自動的に寄せ、配信結果を最適
化することができるプラグインです。
こんな方にオススメ
・効果が悪いと分かった時点で、効果が良いアクションだけ配信した
 い!成果を取りこぼしたくない!
・自分で各アクションの配信比率を変更するのは手間!
・こっちのパターンの方が効果がありそうだけど、どう配信比率を決め
 たらいいの?
活用ポイント
・このプラグインをオンにしておくことによるデメリットはゼロ!
 そのため、どのABテストでもこのプラグインをオンにしておくこと
 で、効果の最大化を図ることが可能です。
効果の高いアクションの表示率を
自動的に高める
ABテストの配信開始直後はすべての
アクション配信比率が均等な状態で
スタート。その後自動で効果の良い
アクションに収束していきます。
例えば、接客サービスのアクション
表示率をAパターン:50%、Bパター
ン:50%と設定。Aパターンの効果が
高いと判定した段階からAパターンの
表示率を50%→70%→90%と増やし
ていきます。
ストアから「アクション配信の最
適化」プラグインをインストー
ル。配信を最適化したい接客サー
ビスのアクション編集項目で、最
適化を”有効”にするだけ!
配信最適化プラグイン概要サポート
サイト
ABテストの改善ヒントが満載!
「効果の分析」タブで質的評価をチェック🖋
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KARTEのABテストはココが違う!
18
接客詳細画面にある「効果の分析」タブは、効果の良いセグ
メント / ページ、効果の悪いセグメント / ページをそれぞれラ
ンキング形式で確認したり、ディメンション毎に接客サービ
スの効果を把握することが可能です。
接客サービスの効果を見る「効果の分析」タブ機能
• どこで効果がでているか、どこに問題があるか
• ディメンション毎の効果
ABテストへの活用方法
• 狙い通りにターゲットを動かせたのかABテストの仮説検証
• なぜ効果が出たのか / 出なかったのか理由を考え、テストパターンの
改善方向性を見出す
• 効果の悪いセグメントを配信対象から外し、効果の良いセグメントの
みに配信することで施策効果を高める 次のABテストを設計・実施 🔎3
例:初回来訪者かつ広告流入セグメントへの接客サービスは配信停止。初回来
訪者かつ検索流入セグメントのみ継続配信。どのような動機でサイト / アプリ
に訪れるのか探るため、KARTEでアンケート配信。
接客詳細画面で全体の効果を確認 🔎1
例:「初回来訪者」というセグメントを対象にABテストを実施
「効果の分析」タブでセグメント別 / ページ別の効果を確認 🔎2
例:配信ターゲットの初回来訪者をベースに、セグメント / ページ単位で掛け
合わせ効果を確認。初回来訪者かつ検索流入では効果が良い一方、初回来訪者
かつ広告流入では効果が悪かったことを発見。
ABテストでBが負けたけれど
どのページでどんなユーザーが
反応したんだろう?
🤔
Bの中でも特定セグメント/
ページでポジティブな反応
なぜ検索流入層は
反応が良いんだろう?
🤔
「効果の分析」タブを活用してみようサポート
サイト
👉 どこで効果がでているか、どこに問題があるかから、接客の質的
  評価・ブラッシュアップを図るケース
|    © PLAID, Inc    |    Confidential 19
KARTEのABテストはココが違う!
効果の分析タブの中にあるディメンション毎の効果を開き、
見たいディメンションを選択すると、選んだディメンション
ごとに、どの層に効果があったのか比較できます。
ABテストの場合でも、施策を実施したグループ(テストグ
ループ)の結果として、来訪回数(共通ディメンション)を
軸とした時にどこに効果があるのか、会員ランク(作成した
ディメンション)ごとに見た時にどこに効果があるのかと
いった発見だけでなく、なぜこの層にこの接客が刺さったの
か、接客が刺さった層と刺さらなかった層の違いは何かと
いった「なぜ?」の仮説を立てることにもご活用ください。
① ② ③ ④ ⑤ ⑥
例1. カート落ち施策 / 選択したディメンション:前回来訪からの期間
前回来訪からの期間が長いほど施策の成果が落ちている。
→① - ④に該当するセグメントにだけ配信。⑤⑥には配信しないようにする。
👉 ディメンション毎の効果から接客の質的評価・ブラッシュアップを
  図るケース
※ディメンションとは…お客様を可視化したり、より理解するために重要な分析軸。
• 共通ディメンション(来訪回数、総購入金額、購入回数など、KARTE自体にプリセットで設定しているもの)
• 作成したディメンション(プロジェクトごとに設定できるもの)
ディメンションの概要・設定方法サポート
サイト
ABテストの効果検証・ブラッシュアップの精度が高まる!
接客の効果をディメンション軸で分析する🔎
アクション名で各パターンに
切り替え効果を見ることが可能
ディメンション毎の効果
をクリックして比較する
|    © PLAID, Inc    |    Confidential
特集:ユーザーを知る機能のご紹介
20
第3回
ユーザーレポート
|    © PLAID, Inc    |    Confidential 21
特集:ユーザーを知る機能のご紹介
KARTEの「ユーザーを知る」機能
KARTEの「ユーザーを知る」機能は、定量的にお客様の傾向や状態を把握するだけでなく、「なぜ?」までわかることが最大の特徴で
す。Growth Pickupsでは、8月号:ユーザーダッシュボード 、9月号:ユーザーストーリー をご紹介しました。今月号では、ご好評に
お応えして、ユーザーレポートについてその魅力や使い方のヒントをお伝えします!
お客様全体の特徴・傾向から
「なぜ?」を深堀りする
個客の動きから
「なぜ?」を深堀りする
8月号特集
9月号特集
今回ご紹介
|    © PLAID, Inc    |    Confidential 22
特集:ユーザーを知る機能のご紹介
ユーザーレポートとは、KARTEのベーシックレポートと呼ばれるサイト全体の傾向や特徴的なユーザー像の把握が可能なKARTEのレ
ポート機能の1つです。ベーシックレポートには、1. ユーザーレポート、2. 接客サービスレポート、3. サイトレポートの3種類があり、1-
2ヶ月のサイクルで実施した施策全体を振り返り、KARTEの効果検証を行うためのレポートとしてもお使いいただけます。今回の特集で
はユーザーレポートをご紹介します。
ユーザーレポートとは?
1. ユーザーレポート 2. 接客サービスレポート
• PV、滞在時間、ゴール率、ゴール金額な
どの数値をセグメントごとに把握。
• 傾向把握やセグメントごとの詳細データ
確認。
• 接客サービスの効果測定ゴールを柔軟に
指定してリフトアップ回数 / 金額確認。
• 傾向把握や接客ごとの詳細データ確認。
3. サイトレポート
• 来訪数、PV、ゴール、直帰率などサイ
トの基本的数値をページごとに把握。
• 傾向把握やページごとの詳細データ確
認。
ベーシックレポート
セグメント別分析 接客サービス別分析 ページ別分析
|    © PLAID, Inc    |    Confidential 23
特集:ユーザーを知る機能のご紹介
グローバルナビのレポートの中にベーシックレポートがあります。こちらからユーザーレポートをご確認いただくことが可能です。
ユーザーレポートの閲覧方法
グローバルナビ → レポートをクリッ
ク
ユーザーレポートをクリック
|    © PLAID, Inc    |    Confidential 24
ユーザーレポートを使うと、こんなことがわかります👏
特集:ユーザーを知る機能のご紹介
ユーザーレポートでは、「セグメント」という切り口でサイト・アプリの特徴を把握することができます。サイト・アプリ全体における
お客様の傾向(①②)、伸びているセグメントや今後伸びるポテンシャルがあるセグメント(③④)がわかるので、注力セグメントの理
解や、ポテンシャル層発見の手助けにぜひお役立てください!
KARTEで計測している
ユーザー全体の平均値がわかる
サイト全体でユーザーがどの程度
ページ閲覧、滞在、CVしているか
わかります。
KARTEで計測している
ユーザーの構成比がわかる
サイトに来ているお客様のビジ
ター・メンバー比率 / デバイス比
率がわかります。
効果が出ている&ポテンシャル
のあるセグメントがわかる
前期間比で来訪数増加、ゴール率
が高い、接客率が低い、セッショ
ン内接客回数が多いのかランキン
グ形式でわかります。
セグメント別のサマリー
表示期間内のセッション数100以
上セグメントを対象に来訪回数、
PV数、平均滞在時間、ゴール率な
ど、セグメント別の詳細な特徴が
わかります。
セグメント毎の詳細で表示されている指標についてはこちら
サポート
サイト
 プロジェクト全体1  ユーザー構成2  ピックアップ3  詳細4
CSVファイルでのダウンロードも可能
|    © PLAID, Inc    |    Confidential 25
ユーザーレポートでCVしやすいセグメントを見つけ、CVしやすい条件仮説を立てる
特集:ユーザーを知る機能のご紹介
ユーザーレポートを起点に、「セグメント」という切り口で、KARTEの大きな特徴の1つである定量分析(実態把握 / 課題発見) 定性
分析(要因仮説 / インサイト仮説の探索)を行き来することで、仮説を立てながら施策の骨子を練り上げていくことができます。
このKARTEのユーザーレポートならではのイチオシな使い方を、1つの事例に沿ってご紹介します。
ユーザーレポートならではのイチオシな使い方をご紹介!
ユーザーレポートのその他活用例サポート
サイト
CVしやすいセグメントの個客の動きを確認し、CVするメカニズム仮説を立てる
CVしやすいセグメントの傾向を把握し、施策案の詳細を詰める
👆ディメンションから作成したセグメントなら、ぜひStep3もお試しください!
ユーザーレポートを活用した仮説立て → 施策案検討ステップ
Step1
Step2
Step3
|    © PLAID, Inc    |    Confidential 26
特集:ユーザーを知る機能のご紹介
• 滞在時間30分以上のセグメントのゴール率が高い(①)
• 滞在時間5分未満のセグメントに接客サービスがあたっていない(②)
• 滞在時間が長いとCVしやすいのではないか
• 滞在時間30分以上のお客様と同じ行動を滞在時間が短いお客様に促進するアプローチを取るとCV数が上
がるのではないか
• 30分以上滞在している、且つCVしているお客様とはサイト上で何をしているのかを探りにいく
👉 滞在時間(30分以上)をクリックして、該当するセグメントに絞り込まれたユーザーストーリーを開
く(③)【次ページ④に続く】
①
①
③
まずはユーザーレポートのピックアップで、どのセグメントがCVしやすいのか、その
セグメントの特徴とは何かを探してみましょう。
分析視点:CVしやすいセグメントとその特徴は?
※ご提示している事例はユーザーレポートの使い方やチャート
 の見方をご説明するために架空のデータを用いています。
Fact
Next
Step
Findings
(仮説)
ユーザーレポートを活用した仮説立て → 施策案検討ステップ - STEP1
ユーザーレポートでCVしやすいセグメントを見つけ、
CVしやすい条件仮説を立てる
|    © PLAID, Inc    |    Confidential 27
• 滞在時間30分以上でCVしているお客様は、ある特集ページを閲覧した後、いくつか商品詳細を回遊した
後、CVしている
• 特集ページ閲覧後に見ている商品詳細は、特集コンテンツページ内で紹介されている商品が多かった
• 特集ページ閲覧後だいたい5商品ほど詳細ページを閲覧するとCVしているケースが多い
• 特集で紹介されている商品の詳細ページを回遊することで購買意欲が高まり、CVに至るのではないか?
特集ページ閲覧後は、5商品ほど詳細ページを閲覧すると十分CVする気持ちが温まっているのではない
か?
• 滞在時間30分未満のお客様に特集ページを読んでもらえるような施策案の内容を詰める
• 誰に、何を、いつ、どのように
特集:ユーザーを知る機能のご紹介
Fact
Next
Step
CVしやすいセグメントが見つかったら、なぜCVしやすいのかを探るために、そのセグ
メントに該当するお客様を数人ピックアップし、ユーザーストーリーでサイト・アプリ
上でどのような行動をしているか見てみましょう。
分析視点:CVしやすいセグメントは、なぜCVしやすいのか?どんなメカニズムが働いている?
Findings
(仮説)
※ご提示している事例はユーザーレポートの使い方やチャート
 の見方をご説明するために架空のデータを用いています。
ユーザーレポートを活用した仮説立て → 施策案検討ステップ - STEP2
CVしやすいセグメントの個客の動きを確認し、
CVするメカニズム仮説を立てる
④
個別のお客様を選択
ユーザーストーリーで
行動を確認
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特集:ユーザーを知る機能のご紹介
滞在時間30分以上のセグメント特徴
• ゴール率48%、平均PV数/セッション26PV
滞在時間10分以上30分未満のセグメント特徴
• 約80,000UU(最大80,000UU x ゴール率48% = 38,400UU分のインパクトが見込める)
• 平均PV数/セッション18PV
• 滞在時間10分以上30分未満のセグメントを施策のターゲットに設定しテストしてみる
• 上記セグメントのうち、商品検索しているが特集を見ていない層により施策が刺さるのではないか?
目的:CV数を上げる
誰に:滞在時間10分以上30分未満、商品検索をしているが特集ページを見ていない層に
何を:特集ページのレコメンドを
いつ:検索して商品詳細ページを3つ見たタイミングで
どのように:ポップアップで
施策
骨子
Fact
Findings
(仮説)
CVしやすいセグメントがディメンションで作成したセグメントの場合、セグメントの
「傾向の分析」で相対的にCVしやすいセグメントの特徴を深堀り、施策の骨子となる
「誰に、何を、いつ、どのように」をよりシャープにブラッシュアップしましょう。
分析視点:施策をより刺さるものにするためには「誰に、何を、いつ、どのように」
※ご提示している事例はユーザーレポートの使い方やチャート
 の見方をご説明するために架空のデータを用いています。
ユーザーレポートを活用した仮説立て → 施策案検討ステップ - STEP3
CVしやすいセグメントの傾向を把握し施策案の詳細を詰める
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特集:ユーザーを知る機能のご紹介
絞り込み機能①:フォルダ名でソート 絞り込み機能②:セグメントを比較
別のセグメントと比較することで、より「知りたい」セグメントについて理解を深めることが可能です。ユーザーレポートの「(セグメ
ント)詳細」では、より相対的に複数のセグメントを比較しやすいように絞り込み機能が充実しています。
知っておくと便利な「セグメント詳細」の便利機能
セグメントをフォルダ名でソートし、フォル
ダ内のセグメントで詳細を比較できます。
任意で選んだセグメントデータを比較できます。
①セグメントを比較をクリック ② 比較したいセグメントを
プルダウンから選択
③ 各項目が比較され数値が高
い方に青色のハッチングがか
かり優位な方を視覚的に把握
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別設定したセグメントの詳細から示唆を得られるのがユーザーレポートの強みです。よリユーザーレポートで様々な示唆を発見したり、
効果を検証いただくためには、セグメントやディメンションの設定が必須となります。ぜひ御社にとって重要な分析軸をベースに、セグ
メントやディメンションを設定いただき、ユーザーレポートをご活用ください。
特集:ユーザーを知る機能のご紹介
滞在時間 (10分未満)
セグメントのUU数が
圧倒的に多い
ユーザーレポートをもっとご活用いただくために大切なこと
もし滞在時間の最小単位を「滞在時間(10分未満)」にしていたら…。
サイトに訪れて1分以内に離脱した人、3分回遊して離脱した人、5分以上
滞在してCVしてくれた人、すべてが一括になってしまいます。
滞在時間によってゴール率が大きく異るため、1分未満・3分未満などよ
り細かくセグメントを作ることで、より精緻にユーザーの行動を知ること
が可能になります。
❌ 悪い例 ⭕ 良い例
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Growth Pickups バックナンバー
31
Growth Pickups 9月号をまだご覧でない方
はココからチェック!
Growth Pickupsでは、KARTEの新機能アップデート情報や活
用Tipsなど、KARTE Friendsの皆さまにお伝えしたい情報を
PDF形式で毎月厳選してお届けしています。
Growth Pickups 9月号で取り上げた「特集:ユーザーを知る
機能 第2回ユーザーストーリー 」もどうぞお見逃しなく!
Growth Pickups 9月号 ダウンロードはこちらPDF
ユーザーストーリーでお客様を深掘る時
の4つの分析視点
それぞれの分析視点について、
事例を用いて具体的な分析方法を解説
32
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  • 4. |    © PLAID, Inc    |    Confidential KARTEのABテストはココが違う! 4 👉 ABテストの設計方法   KARTEでABテストの結果を見る KARTEのABテストはココが違う!
  • 5. |    © PLAID, Inc    |    Confidential 5 ABテストとは? ウェブサイト・アプリを改善する手段 ABテストとは、ウェブサイトやアプリを改善する手段の一つです。同じ条件のもと、コンテンツやデザインが異なる2つ以上のパターン を比べ、目的に対してどちらがより良い反応(CTR、CVR)を得られるかを探るテスト手法です。 KARTEのABテストはココが違う! 来訪しているお客様 ABテスト実施 ABテスト結果 既存パターン テストパターン グループA グループB 5人お問い合わせ 10人お問い合わせ CVR = 1.0% CVR = 2.0% 🎉
  • 6. |    © PLAID, Inc    |    Confidential 6 KARTEのABテストはココが違う! ABテストで検証する3つの内容 ABテストで検証する内容は、大きくコンセプトテスト、ワーディングテスト、デザインテストの3つが考えられます。ABテストは、より 高い成果を得るために実施するものです。細かい違いによるパターンでのABテストは、どちらのパターンもほぼ同様、もしくは 差のパ フォーマンスになることが少なくありません。その施策のパフォーマンスに大きく影響を及ぼすであろう本質的で「実施する意味」があ るABテストを設計・実施する必要があります。 例えば、訴求内容は同じで記号が「ある・ない」だけや、表記を「お得からおトクに変えるだけ」といった、細部の違いによるABテストでは大きな改善は見込みにくいため、施策 の方向性やパフォーマンスに大きく影響するコンセプトテストからぜひ検証してみましょう! コンセプト テスト デザイン テスト 施策方向性を決める「誰に」「何を」「いつ」「どのよう に」のいずれかをテストし、お客様の反応を見る ある施策コンセプトの方向性に沿って、訴求する文言のバリ エーションでテストし、お客様の反応を見る ページやバナーのデザインのバリエーションでテストし、お 客様の反応を見る • A:新規顧客 • A:メリット訴求 • A:メリット①訴求 • A:ランディング時 B:ライト顧客 B:リスク訴求 B:メリット②訴求 B:CV直前時 • A:詳細を見る • A:ダウンロード資料 • A:あなただけに B:⃝⃝について詳しく知る B:お役立ち資料 B:⃝⃝会員様だけに • A:クリエイティブ① • A:バナー位置① B:クリエイティブ② B:バナー位置② ABテスト ワーディング テスト ABテストのタイプ 例
  • 7. |    © PLAID, Inc    |    Confidential 7 KARTEのABテストはココが違う! ABテストを設計・実施する6つのポイント👆✨ 本質的で「実施する意味」があるABテストとは、どのようなものでしょうか。それはズバリ、より良い成果につながるだけでなく、な ぜ良かった / 悪かったのか検証でき「学び」があるABテストであるかどうか!以下の6つのポイントを押さえて、「成果」も「学び」を 得られるABテストに仕立てましょう。 1 目的・効果測定指標を決める 2 検証したい仮説を明確にする 3 パターンごとに変える場所は一箇所 4 対象となるサンプルサイズを確保 5 コントロールグループを作る 6 テスト期間を決めておく
  • 8. |    © PLAID, Inc    |    Confidential 8 KARTEのABテストはココが違う! ① 目的・効果測定指標を決める より効果的なABテストを実施するためには、1. どのような問題点・課題に対して、2. 何をどうしたいのか、3. そのためのテスト箇所 はどこか、4. 効果測定の指標は何にするか、という4点を含むABテストの目的について明確にしておくことが重要です。この4点を整理 しておくことで、どのようなABテストにするべきか、ブレないテスト設計がしやすくなります。 ABテストを設計・実施する6つのポイント👆✨ 1)問題点・課題は? 2)何をどうしたい? 3)テスト箇所は? 4)効果測定指標は? アプリで展開している サービスの利用者数を増やす アプリダウンロード数を 増やしたい アプリ紹介ページでの 訴求内容を改善する アプリダウンロード数 LPの直帰者が多い 直帰せずに、 サイト内回遊を促進したい オススメの次ページを レコメンドする ページ滞在時間、遷移率 申し込みページでの 離脱者が多い 申し込み者を増やしたい フォームの⃝⃝を改善する CVR LINEを顧客エンゲージメント を高める場として活用する クリック率を高めたい リッチメニューの ラインナップを改善する CTR ABテストの目的(例)
  • 9. |    © PLAID, Inc    |    Confidential 9 KARTEのABテストはココが違う! より良い成果につながるだけでなく、なぜ良かった / 悪かったのか検証でき「学び」があるABテストにするためには、各パターンごとに 明確な仮説を持っておくことが となります。仮説が明確にあることで、なぜそのような結果になったのかを検討し、次の改善につなが る手がかりを得ることができます。 どういう訴求内容がお客様に刺さり、より会員登録を促進できるのか? A:乗りたいときにすぐにタクシーに乗れる(ベネフィット訴求) B:簡単に会員登録可能(会員登録簡易訴求) 訴求内容 Aのベネフィット訴求の方が、クリック率が約35%高かった結果 アプリインストール後の会員未登録ユーザーに、会員登録を促したい 課題 目的 ABテスト活用事例:タクシーが呼べるアプリ Japan Taxi様 アプリの利用モチベーションの高い「初回起動から1日後のユーザー」に 会員登録を促すプッシュ通知を配信する 施策 検証したい仮説 ② 検証したい仮説を明確にする ABテストを設計・実施する6つのポイント👆✨
  • 10. |    © PLAID, Inc    |    Confidential 10 訴求内容 ターゲット CTA Aパターン (As Is) 価格訴求 新規顧客 詳細はこちら Bパターン メリット訴求 全員 いますぐ チェック! Cパターン 限定訴求 ロイヤル カスタマー お申し込みは こちら 訴求内容 ターゲット CTA Aパターン (As Is) 価格訴求 新規顧客 詳細はこちら Bパターン メリット訴求 新規顧客 詳細はこちら Cパターン 限定訴求 新規顧客 詳細はこちら KARTEのABテストはココが違う! 複数の変更箇所を同時に検証してしまうと、結果の良し悪しに何がポイントとして効いたのか解釈しにくくなります。なぜそのような結 果になったのか「学び」を得るためには、検証する軸が明確になるようパターンごとに変更を加える場所は一箇所にしましょう。 ❌ 検証軸が明確でない ⭕ 検証軸が明確 ③ パターンごとに変える場所は一箇所 訴求内容、クリエイティブ、ターゲット、CTA(Call To Action)、配信ページ、配信タイミング、テスト実施期間、デバイスなど、検証する軸以外の比較条件をできる限り合わ せることが、信用性の高いABテスト実施の ! ABテストを設計・実施する6つのポイント👆✨
  • 11. |    © PLAID, Inc    |    Confidential 11 KARTEのABテストはココが違う! ABテストの対象となるサンプル数が少ない場合、特殊な行動をしたお客様のデータが反映されやすくなるため結果に大きな誤差が発生 しやすくなります。一方で、お客様全員にテストすることは現実的ではないことから、統計的に妥当性のある結果を得るために必要十分 な母集団の規模を確保することが必要です。 ④ 対象となるサンプルサイズを確保する BtoB企業を対象にWeb制作を行うベイジ株式会社は、目安として「1日に100以下にしか訪問されないページやクリックされない要素」はABテストに適さないと指摘しています。 また、統計的に妥当な結果を得るために必要なサンプル数について、マーケティングの専門家によって1,000サンプル、5,000サンプルと様々ですが、以下のようなサンプルサイズを 計算するサイトで調べることも可能です。 AパターンCTR = +15% 🎉? BパターンCTR = +10% →誤差が大きく本当にAの方が良いのか判断できない 🔗 ABテストのサンプルサイズの計算機(CASIO)外部 サイト サンプルサイズが10人の場合 サンプルサイズが3,000人の場合 ABテストを設計・実施する6つのポイント👆✨ 🔗 ABテストの目安(ベイジ株式会社)外部 サイト AパターンCTR = +13% BパターンCTR = +19% 🎉  →誤差が小さくBの方が良い ことが確からしい vs 既存パターン テストパターン
  • 12. |    © PLAID, Inc    |    Confidential 12 KARTEのABテストはココが違う! コントロールグループとは、ABテストの期間中にあえて何もしないグループのことをいいます。ABテストの結果は、AパターンとBパター ンの比較ではなく、コントロールグループ(未実施)とテストグループ(A / Bパターン)の比較によって判断する必要があります。こう することで、ABテストの内容以外でCVに貢献している施策や要素があった場合でも、テストパターン自体が持つパフォーマンスを押し 上げる力を純粋に評価することができます。 ABテスト実施 未実施の場合 コントロールグループ Aパターン実施の場合 テストグループA Bパターン実施の場合 テストグループB =判断基準 パフォーマンス曲線 ⑤ コントロールグループを作る ABテストを設計・実施する6つのポイント👆✨ ABテスト以外の施策・要素による サイト全体のパフォーマンス押し上げ分 例:広告配信によりCVRがup
  • 13. |    © PLAID, Inc    |    Confidential 13 KARTEのABテストはココが違う! ABテストではどれだけ時間をかけても明確な違いが出ない場合もあるため、予めテスト期間を決めておきましょう。平日・休日やその 他の施策の実施有無によってお客様の行動は変化するため、最低でも1週間はテストを継続することをオススメします。また一方で、AB テストを長期間継続しているとその差が次第に縮まっていくこともあるので(平均への回帰)、一定のサンプルサイズが確保できてい て、一ヶ月以上経っても差が見られない場合は、そのテストを中断して別のテストを実施するようにしましょう。 ⑥ テスト期間を決めておく ABテストを設計・実施する6つのポイント👆✨ TEST!
  • 14. |    © PLAID, Inc    |    Confidential KARTEのABテストはココが違う! 14   ABテストの設計方法 👉 KARTEでABテストの結果を見る KARTEのABテストはココが違う!
  • 15. |    © PLAID, Inc    |    Confidential 15 KARTEのABテストはココが違う! KARTE流ABテストの結果の見方👀 KARTEでは、より高い成果が得られるパターンがどれか?という量的評価と同様に、改善案につなげていくなぜ良かったのか / 悪かった のか?という質的評価も大事にしています。量的評価・質的評価でお使いいただける機能とその見方についてご紹介します。 量的評価 より高い成果が得られるのは 質的評価 ・なぜ良かった / 悪かったのか ・次の改善ポイントは ABテストを”up率”や”ゴール率”だけで見ていませんか!? KARTEでABテスト結果を 見る時の大事な視点 ABテスト実施 ABテスト結果 既存パターン テストパターン グループA グループB 5人お問い合わせ 10人お問い合わせ CVR = 1.0% CVR = 2.0% 🎉
  • 16. |    © PLAID, Inc    |    Confidential 信頼度の定義サポート サイト F ABテストでWin / Loseが出ない場合・先輩KARTE FriendsのノウハウKARTE Forum どのパターンがより高い成果があったのか? 接客詳細画面でABテストの量的評価🖋 KARTE流ABテストのやり方 16 KARTEでは、接客サービスに複数アクションを登録すること でABテストが可能です。ABテストの結果は、接客詳細画面で クリック率やゴール率をひと目で比較でき、接客サービスの 配信数、ゴール回数、未実施グループとのゴール数差分を統 計的に算出した信頼度も併せて表示されています。 ※信頼度が90%以上と高の場合は、コントロールグループである未実施 グループとの比較によりWin / Loseも表示されます。 一定のサンプルサイズが確保できていて、一ヶ月以上経って もWin / Loseの表示がされない場合、ABテストでパターン分 けをして検証したポイントは、最終的にゴールに影響を及ぼ さない可能性が高いと考えられるため、そのABテストは終了 とし、次の検証ポイントに関するABテスト実施に向けて動き 出しましょう。
  • 17. |    © PLAID, Inc    |    Confidential 効果が良くないアクションの配信比率を自動で調整! 配信最適化プラグインを使ってみよう🎉 KARTEのABテストはココが違う! 17 機械学習を用いたアルゴリズム(Thompson Sampling) によ り、信頼度が高い状態であれば効果の良い(ゴールにより寄 与する)アクションに配信を自動的に寄せ、配信結果を最適 化することができるプラグインです。 こんな方にオススメ ・効果が悪いと分かった時点で、効果が良いアクションだけ配信した  い!成果を取りこぼしたくない! ・自分で各アクションの配信比率を変更するのは手間! ・こっちのパターンの方が効果がありそうだけど、どう配信比率を決め  たらいいの? 活用ポイント ・このプラグインをオンにしておくことによるデメリットはゼロ!  そのため、どのABテストでもこのプラグインをオンにしておくこと  で、効果の最大化を図ることが可能です。 効果の高いアクションの表示率を 自動的に高める ABテストの配信開始直後はすべての アクション配信比率が均等な状態で スタート。その後自動で効果の良い アクションに収束していきます。 例えば、接客サービスのアクション 表示率をAパターン:50%、Bパター ン:50%と設定。Aパターンの効果が 高いと判定した段階からAパターンの 表示率を50%→70%→90%と増やし ていきます。 ストアから「アクション配信の最 適化」プラグインをインストー ル。配信を最適化したい接客サー ビスのアクション編集項目で、最 適化を”有効”にするだけ! 配信最適化プラグイン概要サポート サイト
  • 18. ABテストの改善ヒントが満載! 「効果の分析」タブで質的評価をチェック🖋 |    © PLAID, Inc    |    Confidential KARTEのABテストはココが違う! 18 接客詳細画面にある「効果の分析」タブは、効果の良いセグ メント / ページ、効果の悪いセグメント / ページをそれぞれラ ンキング形式で確認したり、ディメンション毎に接客サービ スの効果を把握することが可能です。 接客サービスの効果を見る「効果の分析」タブ機能 • どこで効果がでているか、どこに問題があるか • ディメンション毎の効果 ABテストへの活用方法 • 狙い通りにターゲットを動かせたのかABテストの仮説検証 • なぜ効果が出たのか / 出なかったのか理由を考え、テストパターンの 改善方向性を見出す • 効果の悪いセグメントを配信対象から外し、効果の良いセグメントの みに配信することで施策効果を高める 次のABテストを設計・実施 🔎3 例:初回来訪者かつ広告流入セグメントへの接客サービスは配信停止。初回来 訪者かつ検索流入セグメントのみ継続配信。どのような動機でサイト / アプリ に訪れるのか探るため、KARTEでアンケート配信。 接客詳細画面で全体の効果を確認 🔎1 例:「初回来訪者」というセグメントを対象にABテストを実施 「効果の分析」タブでセグメント別 / ページ別の効果を確認 🔎2 例:配信ターゲットの初回来訪者をベースに、セグメント / ページ単位で掛け 合わせ効果を確認。初回来訪者かつ検索流入では効果が良い一方、初回来訪者 かつ広告流入では効果が悪かったことを発見。 ABテストでBが負けたけれど どのページでどんなユーザーが 反応したんだろう? 🤔 Bの中でも特定セグメント/ ページでポジティブな反応 なぜ検索流入層は 反応が良いんだろう? 🤔 「効果の分析」タブを活用してみようサポート サイト 👉 どこで効果がでているか、どこに問題があるかから、接客の質的   評価・ブラッシュアップを図るケース
  • 19. |    © PLAID, Inc    |    Confidential 19 KARTEのABテストはココが違う! 効果の分析タブの中にあるディメンション毎の効果を開き、 見たいディメンションを選択すると、選んだディメンション ごとに、どの層に効果があったのか比較できます。 ABテストの場合でも、施策を実施したグループ(テストグ ループ)の結果として、来訪回数(共通ディメンション)を 軸とした時にどこに効果があるのか、会員ランク(作成した ディメンション)ごとに見た時にどこに効果があるのかと いった発見だけでなく、なぜこの層にこの接客が刺さったの か、接客が刺さった層と刺さらなかった層の違いは何かと いった「なぜ?」の仮説を立てることにもご活用ください。 ① ② ③ ④ ⑤ ⑥ 例1. カート落ち施策 / 選択したディメンション:前回来訪からの期間 前回来訪からの期間が長いほど施策の成果が落ちている。 →① - ④に該当するセグメントにだけ配信。⑤⑥には配信しないようにする。 👉 ディメンション毎の効果から接客の質的評価・ブラッシュアップを   図るケース ※ディメンションとは…お客様を可視化したり、より理解するために重要な分析軸。 • 共通ディメンション(来訪回数、総購入金額、購入回数など、KARTE自体にプリセットで設定しているもの) • 作成したディメンション(プロジェクトごとに設定できるもの) ディメンションの概要・設定方法サポート サイト ABテストの効果検証・ブラッシュアップの精度が高まる! 接客の効果をディメンション軸で分析する🔎 アクション名で各パターンに 切り替え効果を見ることが可能 ディメンション毎の効果 をクリックして比較する
  • 21. |    © PLAID, Inc    |    Confidential 21 特集:ユーザーを知る機能のご紹介 KARTEの「ユーザーを知る」機能 KARTEの「ユーザーを知る」機能は、定量的にお客様の傾向や状態を把握するだけでなく、「なぜ?」までわかることが最大の特徴で す。Growth Pickupsでは、8月号:ユーザーダッシュボード 、9月号:ユーザーストーリー をご紹介しました。今月号では、ご好評に お応えして、ユーザーレポートについてその魅力や使い方のヒントをお伝えします! お客様全体の特徴・傾向から 「なぜ?」を深堀りする 個客の動きから 「なぜ?」を深堀りする 8月号特集 9月号特集 今回ご紹介
  • 22. |    © PLAID, Inc    |    Confidential 22 特集:ユーザーを知る機能のご紹介 ユーザーレポートとは、KARTEのベーシックレポートと呼ばれるサイト全体の傾向や特徴的なユーザー像の把握が可能なKARTEのレ ポート機能の1つです。ベーシックレポートには、1. ユーザーレポート、2. 接客サービスレポート、3. サイトレポートの3種類があり、1- 2ヶ月のサイクルで実施した施策全体を振り返り、KARTEの効果検証を行うためのレポートとしてもお使いいただけます。今回の特集で はユーザーレポートをご紹介します。 ユーザーレポートとは? 1. ユーザーレポート 2. 接客サービスレポート • PV、滞在時間、ゴール率、ゴール金額な どの数値をセグメントごとに把握。 • 傾向把握やセグメントごとの詳細データ 確認。 • 接客サービスの効果測定ゴールを柔軟に 指定してリフトアップ回数 / 金額確認。 • 傾向把握や接客ごとの詳細データ確認。 3. サイトレポート • 来訪数、PV、ゴール、直帰率などサイ トの基本的数値をページごとに把握。 • 傾向把握やページごとの詳細データ確 認。 ベーシックレポート セグメント別分析 接客サービス別分析 ページ別分析
  • 23. |    © PLAID, Inc    |    Confidential 23 特集:ユーザーを知る機能のご紹介 グローバルナビのレポートの中にベーシックレポートがあります。こちらからユーザーレポートをご確認いただくことが可能です。 ユーザーレポートの閲覧方法 グローバルナビ → レポートをクリッ ク ユーザーレポートをクリック
  • 24. |    © PLAID, Inc    |    Confidential 24 ユーザーレポートを使うと、こんなことがわかります👏 特集:ユーザーを知る機能のご紹介 ユーザーレポートでは、「セグメント」という切り口でサイト・アプリの特徴を把握することができます。サイト・アプリ全体における お客様の傾向(①②)、伸びているセグメントや今後伸びるポテンシャルがあるセグメント(③④)がわかるので、注力セグメントの理 解や、ポテンシャル層発見の手助けにぜひお役立てください! KARTEで計測している ユーザー全体の平均値がわかる サイト全体でユーザーがどの程度 ページ閲覧、滞在、CVしているか わかります。 KARTEで計測している ユーザーの構成比がわかる サイトに来ているお客様のビジ ター・メンバー比率 / デバイス比 率がわかります。 効果が出ている&ポテンシャル のあるセグメントがわかる 前期間比で来訪数増加、ゴール率 が高い、接客率が低い、セッショ ン内接客回数が多いのかランキン グ形式でわかります。 セグメント別のサマリー 表示期間内のセッション数100以 上セグメントを対象に来訪回数、 PV数、平均滞在時間、ゴール率な ど、セグメント別の詳細な特徴が わかります。 セグメント毎の詳細で表示されている指標についてはこちら サポート サイト  プロジェクト全体1  ユーザー構成2  ピックアップ3  詳細4 CSVファイルでのダウンロードも可能
  • 25. |    © PLAID, Inc    |    Confidential 25 ユーザーレポートでCVしやすいセグメントを見つけ、CVしやすい条件仮説を立てる 特集:ユーザーを知る機能のご紹介 ユーザーレポートを起点に、「セグメント」という切り口で、KARTEの大きな特徴の1つである定量分析(実態把握 / 課題発見) 定性 分析(要因仮説 / インサイト仮説の探索)を行き来することで、仮説を立てながら施策の骨子を練り上げていくことができます。 このKARTEのユーザーレポートならではのイチオシな使い方を、1つの事例に沿ってご紹介します。 ユーザーレポートならではのイチオシな使い方をご紹介! ユーザーレポートのその他活用例サポート サイト CVしやすいセグメントの個客の動きを確認し、CVするメカニズム仮説を立てる CVしやすいセグメントの傾向を把握し、施策案の詳細を詰める 👆ディメンションから作成したセグメントなら、ぜひStep3もお試しください! ユーザーレポートを活用した仮説立て → 施策案検討ステップ Step1 Step2 Step3
  • 26. |    © PLAID, Inc    |    Confidential 26 特集:ユーザーを知る機能のご紹介 • 滞在時間30分以上のセグメントのゴール率が高い(①) • 滞在時間5分未満のセグメントに接客サービスがあたっていない(②) • 滞在時間が長いとCVしやすいのではないか • 滞在時間30分以上のお客様と同じ行動を滞在時間が短いお客様に促進するアプローチを取るとCV数が上 がるのではないか • 30分以上滞在している、且つCVしているお客様とはサイト上で何をしているのかを探りにいく 👉 滞在時間(30分以上)をクリックして、該当するセグメントに絞り込まれたユーザーストーリーを開 く(③)【次ページ④に続く】 ① ① ③ まずはユーザーレポートのピックアップで、どのセグメントがCVしやすいのか、その セグメントの特徴とは何かを探してみましょう。 分析視点:CVしやすいセグメントとその特徴は? ※ご提示している事例はユーザーレポートの使い方やチャート  の見方をご説明するために架空のデータを用いています。 Fact Next Step Findings (仮説) ユーザーレポートを活用した仮説立て → 施策案検討ステップ - STEP1 ユーザーレポートでCVしやすいセグメントを見つけ、 CVしやすい条件仮説を立てる
  • 27. |    © PLAID, Inc    |    Confidential 27 • 滞在時間30分以上でCVしているお客様は、ある特集ページを閲覧した後、いくつか商品詳細を回遊した 後、CVしている • 特集ページ閲覧後に見ている商品詳細は、特集コンテンツページ内で紹介されている商品が多かった • 特集ページ閲覧後だいたい5商品ほど詳細ページを閲覧するとCVしているケースが多い • 特集で紹介されている商品の詳細ページを回遊することで購買意欲が高まり、CVに至るのではないか? 特集ページ閲覧後は、5商品ほど詳細ページを閲覧すると十分CVする気持ちが温まっているのではない か? • 滞在時間30分未満のお客様に特集ページを読んでもらえるような施策案の内容を詰める • 誰に、何を、いつ、どのように 特集:ユーザーを知る機能のご紹介 Fact Next Step CVしやすいセグメントが見つかったら、なぜCVしやすいのかを探るために、そのセグ メントに該当するお客様を数人ピックアップし、ユーザーストーリーでサイト・アプリ 上でどのような行動をしているか見てみましょう。 分析視点:CVしやすいセグメントは、なぜCVしやすいのか?どんなメカニズムが働いている? Findings (仮説) ※ご提示している事例はユーザーレポートの使い方やチャート  の見方をご説明するために架空のデータを用いています。 ユーザーレポートを活用した仮説立て → 施策案検討ステップ - STEP2 CVしやすいセグメントの個客の動きを確認し、 CVするメカニズム仮説を立てる ④ 個別のお客様を選択 ユーザーストーリーで 行動を確認
  • 28. |    © PLAID, Inc    |    Confidential 28 特集:ユーザーを知る機能のご紹介 滞在時間30分以上のセグメント特徴 • ゴール率48%、平均PV数/セッション26PV 滞在時間10分以上30分未満のセグメント特徴 • 約80,000UU(最大80,000UU x ゴール率48% = 38,400UU分のインパクトが見込める) • 平均PV数/セッション18PV • 滞在時間10分以上30分未満のセグメントを施策のターゲットに設定しテストしてみる • 上記セグメントのうち、商品検索しているが特集を見ていない層により施策が刺さるのではないか? 目的:CV数を上げる 誰に:滞在時間10分以上30分未満、商品検索をしているが特集ページを見ていない層に 何を:特集ページのレコメンドを いつ:検索して商品詳細ページを3つ見たタイミングで どのように:ポップアップで 施策 骨子 Fact Findings (仮説) CVしやすいセグメントがディメンションで作成したセグメントの場合、セグメントの 「傾向の分析」で相対的にCVしやすいセグメントの特徴を深堀り、施策の骨子となる 「誰に、何を、いつ、どのように」をよりシャープにブラッシュアップしましょう。 分析視点:施策をより刺さるものにするためには「誰に、何を、いつ、どのように」 ※ご提示している事例はユーザーレポートの使い方やチャート  の見方をご説明するために架空のデータを用いています。 ユーザーレポートを活用した仮説立て → 施策案検討ステップ - STEP3 CVしやすいセグメントの傾向を把握し施策案の詳細を詰める
  • 29. |    © PLAID, Inc    |    Confidential 29 特集:ユーザーを知る機能のご紹介 絞り込み機能①:フォルダ名でソート 絞り込み機能②:セグメントを比較 別のセグメントと比較することで、より「知りたい」セグメントについて理解を深めることが可能です。ユーザーレポートの「(セグメ ント)詳細」では、より相対的に複数のセグメントを比較しやすいように絞り込み機能が充実しています。 知っておくと便利な「セグメント詳細」の便利機能 セグメントをフォルダ名でソートし、フォル ダ内のセグメントで詳細を比較できます。 任意で選んだセグメントデータを比較できます。 ①セグメントを比較をクリック ② 比較したいセグメントを プルダウンから選択 ③ 各項目が比較され数値が高 い方に青色のハッチングがか かり優位な方を視覚的に把握
  • 30. |    © PLAID, Inc    |    Confidential 30 別設定したセグメントの詳細から示唆を得られるのがユーザーレポートの強みです。よリユーザーレポートで様々な示唆を発見したり、 効果を検証いただくためには、セグメントやディメンションの設定が必須となります。ぜひ御社にとって重要な分析軸をベースに、セグ メントやディメンションを設定いただき、ユーザーレポートをご活用ください。 特集:ユーザーを知る機能のご紹介 滞在時間 (10分未満) セグメントのUU数が 圧倒的に多い ユーザーレポートをもっとご活用いただくために大切なこと もし滞在時間の最小単位を「滞在時間(10分未満)」にしていたら…。 サイトに訪れて1分以内に離脱した人、3分回遊して離脱した人、5分以上 滞在してCVしてくれた人、すべてが一括になってしまいます。 滞在時間によってゴール率が大きく異るため、1分未満・3分未満などよ り細かくセグメントを作ることで、より精緻にユーザーの行動を知ること が可能になります。 ❌ 悪い例 ⭕ 良い例
  • 31. |    © PLAID, Inc    |    Confidential Growth Pickups バックナンバー 31 Growth Pickups 9月号をまだご覧でない方 はココからチェック! Growth Pickupsでは、KARTEの新機能アップデート情報や活 用Tipsなど、KARTE Friendsの皆さまにお伝えしたい情報を PDF形式で毎月厳選してお届けしています。 Growth Pickups 9月号で取り上げた「特集:ユーザーを知る 機能 第2回ユーザーストーリー 」もどうぞお見逃しなく! Growth Pickups 9月号 ダウンロードはこちらPDF ユーザーストーリーでお客様を深掘る時 の4つの分析視点 それぞれの分析視点について、 事例を用いて具体的な分析方法を解説